авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 |
-- [ Страница 1 ] --

Я знаю только то, что ничего не знаю.

(Сократ)

3. Методы расчета коммутируемых сетей

Ничто не может быть красиво со всех точек зрения.

(Гораций)

3.1. Особенности планирования коммутируемых сетей

Классическим руководством по планированию коммутируемой сети можно считать набор методик, разработанных в период массового внедрения координатных АТС. Эти методики стали результатом совместной работы научных центров, предприятий, которые разрабатывали коммутационные станции, а также проектных институтов. Научной базой для планирования ТФОП, развиваемой на основе координатной коммутационной техники, стали результаты, которые были получены коллективом специалистов под руководством профессора Б.С. Лившица.

Квазиэлектронные и цифровые АТС внедрялись в местные телефонные сети почти одновременно. Подробные методики планирования для нового этапа развития российской ТФОП не были созданы. Проектировщики руководствовались тем опытом, который был получен в процессе работы с методиками, предназначенными для координатной техники.

Подобная практика проектирования не могла гарантировать нахождение оптимальных решений, так как была основана, в значительной мере, на интуиции разработчика.

Тем не менее, координатные, квазиэлектронные и цифровые АТС объединяет общая технология распределения информации – коммутация каналов. Этот факт определяет ряд универсальных принципов модернизации телефонной сети. Для сетей ССП, которые бази руются на технологии "коммутация пакетов", применение методов планирования, разра ботанных для ТФОП, может стать источником заведомо неэффективных решений.

Актуальность разработки научно-обоснованной методики планирования сетей ССП представляется очевидной. Данное утверждение базируется на положении, принятом без должного (для решений подобного масштаба) технико-экономического обоснования: все коммутируемые сети будут интегрироваться на основе идеологии ССП. В зарубежной технической литературе этот процесс чаще называют конвергенцией. Правда, если взять определение конвергентных услуг (converged services) из рекомендации МСЭ Q.1702 (The integration of Internet, multimedia, e-mail, presence, instant messaging, m-commerce, etc., ser vices with voice service), то становится ясно, что речь идет именно об интеграционных процессах. Кстати, слово "integration" набрано жирным шрифтом и подчеркнуто в тексте рекомендации МСЭ.

Коль скоро речь идет об интеграции коммутируемых сетей, название третьей главы и раздела 3.1 следовало бы изменить. Очевидно, что слова "коммутируемые сети" в обоих случаях должны фигурировать в единственном числе. Тем не менее, на выбор названий главы и раздела повлияли два фактора. Во-первых, практическая реализация сети ССП может пойти по иному пути, отличающемуся от принятых ранее постулатов. Во-вторых, ряд разрабатываемых методов расчета может оказаться вполне пригодным для сетей, по строенных в соответствии с концепцией, которая заимствуют лишь часть положений из идеологии ССП. К этому вопросу мы вернемся в конце раздела после того, как будут сформулированы три характерные особенности планирования коммутируемых сетей.

Первую важную особенность планирования коммутируемых сетей можно выявить в результате сравнения со строительством зданий. Такой подход уже был использован в разделе 2.1, где в качестве аналога транспортной сети рассматривался фундамент здания.

Один и тот же фундамент может быть использован при строительстве разных – по своему функциональному назначению – зданий. Предположим, что было решено построить про мышленное предприятие. В процессе реализации проекта выяснилось, что в данном месте нецелесообразно создавать производственные площадки. Иногда на имеющемся фунда менте можно построить высотный жилой дом. Если изменение проекта начинается сразу после строительства фундамента, то дополнительные затраты будут, как правило, мини мальны. Если практически почти все работы строительные завершены, то затраты за стройщика будут максимальны.

Этот простой пример позволяет сформулировать первую особенность планирования коммутируемых сетей. Точность прогнозирования становится более важным фактором, чем при планировании транспортной сети. Аспекты прогнозирования для коммутируемых сетей изложены во втором разделе.

Вторая важная особенность планирования коммутируемых сетей обусловлена тем, что Оператору связи приходится рассматривать внушительный набор сценариев развития инфокоммуникационной системы. Выбор сценария – ответственное решение, которое со пряжено с риском финансового и технического характера. Основным аспектам выбора сценариев, направленных на модернизацию коммутируемых сетей, посвящен третий раз дел.

Третья существенная особенность планирования коммутируемых сетей обусловлена идеологией ССП. Математические модели, формализующие процессы функционирования средств распределения информации, представляют собой сложные СМО и СеМО. Их ис следование требует разработки новых методов расчета, что стимулирует дальнейшее раз витие теории телетрафика. Четвертый раздел данной главы содержит методику расчета коммутируемых сетей.

Теперь можно вернуться к концепции, реализация которой основана на частичном использовании идей ССП. В [1] был введен термин "консолидация", который полезен при анализе разных вариантов разумного использования общих аппаратно-программных средств и линейно-кабельных сооружений. На рисунке 3.1 приведена модель, при помощи которой можно объяснить суть процесса консолидации. Модель иллюстрирует результат развития K сетей с учетом формирования ССП. Ряд сетей может войти в ССП только ча стично. Предполагается, что численность таких сетей равна L. Очевидно, что L K.

Сеть Сеть Сеть Сеть 2 ССП.

.

.

Сеть L Сеть K Рисунок 3.1. Развитие совокупности телекоммуникационных сетей Наречие "частично" в предыдущем абзаце напрямую связано с консолидацией. Хо рошо известно, что теоретически интеграция сетей позволяет получить существенный экономический эффект [2, 3]. С другой стороны, многим интеграционным процессам свойственны высокие риски. Основное отличие консолидации от интеграции можно сформулировать в виде такого девиза: "Пожертвовать частью доходов, но снизить уровень риска". Идею консолидации можно рассматривать как "хорошо забытое старое". Это под тверждается анализом текстов, в которых обсуждалась идея академика А.А. Харкевича о построении единой автоматизированной сети связи (ЕАСС). В публикациях, которые по священы аспектам создания ЕАСС, термин "консолидация" не фигурировал. Тем не менее, суть идеологии ЕАСС можно рассматривать как разумное сочетание процессов интегра ции и консолидации.

Применительно к рассматриваемой модели реализация предложенного девиза будет заключаться в поиске эффективных путей развития сетей под номерами 2,3,..., L. По всей видимости, эти сети окончательно не вольются в состав ССП, но могут использовать ее ресурсы и функциональные возможности. Простейший пример процесса консолидации – организация транспортных ресурсов для сетей с разными технологиями коммутации. На рисунке 3.2. показаны два варианта решений задачи такого рода. В левой части рисунка представлен вариант построения линии передачи для транспортной сети, основанный на интеграции. Решение той же задачи, базирующееся на консолидации, изображено справа.

1 1 Системы Кабель с Кабель с передачи SDH Системы Z (N+M) (N+M) X X передачи оптическими оптическими 1 Системы передачи SDH волокнами волокнами для пакетной сети Z Y Y Z а) Интегральное решение б) Консолидированное решение (создание интерфейсов E1) (создание интерфейсов E1 и стыков Ethernet) Рисунок 3.2. Два варианта построения линии передачи в транспортной сети Интегральное решение основано на том, что в кабеле все оптические волокна уплот няются при помощи систем передачи синхронной иерархии. В результате создаются транспортные ресурсы, объем которых оценивается, например, количеством трактов E1 с пропускной способностью 2048 кбит/с. Оно обозначено как Z1. Можно утверждать, что удельная стоимость транспортных ресурсов C1 будет минимальна по сравнению с любым другим вариантом организации сети, который также ориентирован только на создание трактов E1.

При выборе консолидированного решения учитывается тот факт, что часть ресурсов транспортной сети в перспективе должна поддерживать стык Ethernet. Тогда системы пе редачи синхронной иерархии используются для уплотнения X оптических волокон. В системы передачи, которые ориентированы на пакетные сети, включаются Y оптических волокон. Удельная стоимость транспортных ресурсов, объем которых (в количестве трак тов E1) определяется величиной Z 2, равно C2. Очевидно, что C2 C1. Данный недостаток компенсируется снижением риска, обусловленного тем, что для реализации стыков Ether net (их количество равно Z 3 ) потребуются дополнительные инвестиции.

Консолидация, в рассматриваемом примере, подразумевает использование одного кабеля с оптическими волокнами, которые уплотняются системами передачи с разной технологией переноса информации. Интересные примеры консолидации можно найти при анализе сценариев модернизации систем ведомственной связи, процессов эволюции аут сорсинга [4] и принципов построения средств поддержки услуг – последний элемент мо дели МСЭ, которая была приведена на рисунке 1.32.

Системные решения, основанные на процессах консолидации, используются в ряде сценариев перехода к ССП. В частности, некоторые Операторы располагают современной сетью телефонной связи, отвечающей всем требованиям имеющихся и потенциальных пользователей. В подобной ситуации целесообразно продолжить эксплуатацию средств коммутации каналов. Вместе с тем, модернизация транспортной сети для поддержки услуг по обмену данными и передачи видеоинформации должна осуществляться с учетом пред стоящего перехода к обслуживанию трафика речи в соответствии с идеологией ССП.

Очевидно, что для коммутируемых сетей, развитие которых предполагается в русле процессов консолидации, целесообразно разработать единые методы расчета. Эти методы не обязательно должны стать универсальными, но в них следует учесть те особенности сетей, которые порождаются процессами консолидации.

Математика – самая надежная форма пророчества.

(В. Швебель) 3.2. Прогнозирование характеристик коммутируемых сетей 3.2.1. Исследуемые процессы и постановка задачи Процессы модернизации коммутируемых сетей можно рассматривать с разных точек зрения: технической, экономической, организационной и других. В монографии основное внимание уделяется техническим аспектам развития транспортных и коммутируемых се тей. Более того, из технических характеристик обоих видов сетей выделяются те, которые интересны для решения задач планирования. Например, проблемы технической эксплуа тации, которые, вне всякого сомнения, весьма актуальны для перспективной инфокомму никационной системы, практически не затрагиваются.

Большинство технических характеристик коммутируемых сетей, представляющих интерес с точки зрения задач планирования, меняется со временем. Следовательно, для разработки сценариев развития инфокоммуникационной системы и их анализа нужны прогнозы. Для планирования коммутируемых сетей необходимы такие оценки:

количество обслуживаемых пользователей в момент времени t – N (t ) ;

параметры трафика в момент времени t, которые можно представить некой функцией F1 (t, x1, x2,..., xk ) ;

показатели качества обслуживания к моменту времени t, заданные функцией F2 (t, y1, y2,..., yl ).

Переменные xi описывают те параметры трафика, которые необходимы для расчета производительности узлов коммутации. Для ТФОП, при известном значении N (t ), надо знать количество вызовов от одного пользователя – C (t ) и среднюю длительность одного соединения – T (t ). Для трафика, который отличен от речевого, как правило, необходимы прогнозы и ряда других переменных. К этим вопросам мы еще вернемся. Переменные yi относятся к параметрам качества обслуживания, нормируемым к моменту времени t.

Расслоение требований пользователей к инфокоммуникационной системе привело к тому, что величину N (t ), а также функции F1 (t, x1, x2,..., xk ) и F2 (t, y1, y2,..., yl ) следует задавать для G характерных групп. Причем величина G, строго говоря, будет функцией времени, принимающей только целочисленные положительные значения при изменении аргумента t. В качестве величины G целесообразно выбрать ее максимальное значение.

Тогда некоторые слагаемые в исследуемых функциях будут автоматически обращаться в ноль. Очевидно, при разделении совокупности обслуживаемых пользователей на G групп справедливо следующее равенство:

G N (t ) N j (t ). (3.1) j Слагаемое N j (t ) определяет количество пользователей в j ой группе к моменту времени t. Для пользователей j ой группы ( j 1, G ) следует определить две функции:

F1 (t, x1, x2,..., xk ) и F2 (t, y1, y2,..., yl ). Для этих функций соотношения вида (3.1) не будут корректными.

Расслоение требований пользователей приводит к неидентичным последствиям для услуг разных видов. Например, для телефонии ожидается повышение доли абонентов, ко торые будут пользоваться услугами передачи речи в полосе от 50 до 7000 Гц [5]. Это не приводит к существенному росту необходимых транспортных ресурсов. Иная ситуация складывается с услугами по обмену данными. Различие в номиналах скоростей передачи, оцениваемое размахом соответствующего распределения, может составить несколько по рядков.

Во второй главе монографии упоминалось о необходимости анализа требований к транспортным ресурсам, формируемым всеми группами пользователей. Эти требования со временем меняются. Ведущая тенденция заключается в росте необходимой скорости об мена информацией на фоне более высоких показателей качества обслуживания трафика.

Рост полосы пропускания обусловлен тенденцией, которая образно определена в [6]: "Мы движемся от бизнеса ушей к бизнесу глаз". Речь идет о возрастании трафика, который подразумевает обмен видеоинформацией.

Выделение типичных групп пользователей, для которых характерны существенные различия в требованиях к инфокоммуникационной системе, может быть сделано разными способами. В частности, в разделе 2.2 рассматривалась возможность введения трех групп пользователей, различающихся номиналами необходимых транспортных ресурсов. Для коммутируемых сетей такой подход не будет эффективным. Более важными становятся требования к производительности узлов коммутации (распределения информации).

Величина производительности узла коммутации – H определяется совокупностью параметров – z1, z2,..., zm, связанных с характеристиками обрабатываемого трафика и по казателями качества обслуживания:

H f ( z1, z2,..., zm ). (3.2) Величина H может быть не идентичной для пользователей разных групп. Кроме то го, она со временем будет изменяться. По этой причине целесообразно оперировать функ циями вида H j (t, z1, z2,..., zm ). Очевидно, что j 1, G.

Соображения, изложенные выше, позволяют сформулировать следующие задачи прогнозирования, интересные для планирования коммутируемых сетей:

деление всей совокупности клиентов Оператора связи – N(t) на G типичных групп, каждая из которых насчитывает N j (t ) пользователей ( j 1, G );

прогнозирование изменений для функций вида N j (t ) ;

выбор таких функций F1 (t, x1, x2,..., xk ) и F2 (t, y1, y2,..., yl ), которые будут адекватно описывать эволюционные процессы для параметров трафика и по казателей качества обслуживания;

прогнозирование производительности узлов коммутации, отвечающих всем заданным показателям качества обслуживания трафика.

Методам решения этих задач посвящены четыре следующих параграфа. В двух по следних параграфах раздела 3.2 приведены примеры использования предлагаемых мето дов и способы повышения точности прогностических оценок.

3.2.2. Типичные группы пользователей Принципы выделения типичных групп пользователей должны выбираться с учетом цели прогнозирования. Для рассматриваемых задач интересны два классификационных признака. Первый из них ориентирован на расчет численности пользователей с точки зре ния потенциальных рынков разных видов обслуживания, а второй – на оценку темпов формирования соответствующих групп.

Первый классификационный признак подразумевает ранжирование абонентов. Оно может быть выполнено разными способами. Например, компания IRG (Interactive Research Group) предложила следующую классификацию пользователей инфокоммуникационных услуг:

сельские жители (Rural Survivors);

малоимущая интеллигенция (Depressed Intelligentsia);

жаждущие студенты (Hungry Students);

консервативные пары (Conservative Couples);

оптимистичные трудоголики (Optimistic Hard-Workers);

молодые львы (Young Lions);

птицы высокого полета (High Flyers).

Если для каждой j ой группы пользователей (в данном случае G 7 ) известны все необходимые характеристики, то остается проследить за их динамикой. Получение этих характеристик можно рассматривать как результат целенаправленных маркетинговых ис следований, проведение которых требует существенных финансовых затрат и занимает много времени.

Оператор связи может использовать собственную статистическую информацию, что позволяет упростить решение поставленной задачи. Правда, такой подход основан на обезличивании клиентов. Следовательно, теряются некоторые причинно-следственные связи. Операторы связи могут использовать статистические данные о платежах, которые взимаются с клиентов. Предположим, что эти платежи описываются случайной величиной x, которая подчиняется закону распределения f ( x). Очевидно, что функция f ( x) всегда определена на конечном интервале ( xmin, xmax ).

Иногда выделяются квартили соответствующей ФР. Квартилями называются кван тили ФР, которые определены для ее значений, кратных 0,25. Два значения ФР, равные 0,25 и 0,75, называются левым и правым квартилями соответственно. Пятидесятипроцент ный квартиль – это мода распределения. При использовании способа квартильного анали за G 4. На практике квартильный анализ представляет собой простую процедуру. Вели чину N (t ) необходимо разделить на четыре слагаемых N j (t ) так, чтобы величины плате жей D j (t ) для каждой из четырех групп были одинаковыми. Статистические данные вида D j (t ) анализируются ежемесячно или один раз в квартал.

Исследование функций N j (t ) и D j (t ) позволяет установить аналогию с проблемой "цифрового разрыва" [7]. Этот аспект анализа доходов не входит в перечень вопросов, ко торые рассматриваются в монографии. Тем не менее, следует помнить о "цифровом раз рыве", так как уже в обозримой перспективе его последствия могут отрицательно повли ять на развитие инфокоммуникационной системы. В ряде документов МСЭ можно найти информацию, касающуюся этого явления, известного по термину "digital divide". Данной проблемой обеспокоены и другие международные организации. Информацию об основ ных усилиях международного сообщества, направленных на преодоление цифрового раз рыва, можно найти на сайтах Internet.

Второй классификационный признак полезен для ранжирования пользователей в со ставе группы. Для такой классификации целесообразно использовать типичную кривую, приведенную, например в [6]. Она предполагает выделение пяти типов пользователей: но ваторы (innovator), ранние последователи (early adopters), раннее большинство (early ma jority), позднее большинство (late majority), поздние последователи (laggards).

Закон распределения типов пользователей удобно иллюстрировать при помощи ги стограммы. Ее пример приведен на рисунке 3.3. Количественные соотношения между пя тью группами пользователей выбраны произвольно. Эти соотношения меняются по весь ма сложным законам, определяемые экономическими показателями и факторами, которые следует отнести к психологическим. Результаты ряда исследований, связанных с реакцией молодежи на появление новых видов инфокоммуникационных услуг, позволяют выдви нуть предположение о постепенном увеличении численности групп "Новаторы", "Ранние последователи" и "Раннее большинство".

большинство Раннее последователи Ранние большинство Позднее последователи Новаторы Поздние I II III IV V Рисунок 3.3. Пять типов пользователей в составе группы Рассматриваемая классификация удобна для решения прогностических задач. Ее не достаток заключается в необходимости накопления информации, которая позволит ран жировать величины N j (t ) на классы N j (k, t ). Значение переменной k соответствует но меру класса, который на рисунке 3.3 указан римской цифрой. Следует подчеркнуть, что для анализа экономических показателей функции N j (t ) и D j (t ) образуют достаточный набор данных. Для решения ряда прогностических задач целесообразно оперировать функциями вида N j (k, t ). Аспекты выбора этих функций рассматриваются в парагра фе 3.2.4.

При планировании сетей связи для предприятий важным фактором считается коли чество сотрудников. МСЭ в [8] предложил такую классификацию предприятий:

малые (small) – до 10 сотрудников;

средние (medium) – от 10 до 50 сотрудников;

крупные (large) – свыше 50 сотрудников.

Существуют и другие варианты классификации предприятий. Например, компания Analysys Mason предлагает увеличить количество сотрудников для каждой из трех групп предприятий:

малые (small) – до 20 сотрудников;

средние (medium) – от 20 до 499 сотрудников;

крупные (large) – свыше 500 сотрудников.

В одном из отчетов компании Pyramid Research количество работников в малых предприятиях составляет от 25 до 199. Если же численность сотрудников находится в диапазоне от 200 до 999, то такое предприятие относится к группе средних. В крупной ор ганизации работает свыше 1000 человек. Причем учитываются только те сотрудники, ко торые работают на полную ставку (full-time employees).

Вероятно, для каждого проекта и с учетом региональных особенностей может быть выбрана одна из упомянутых классификаций. Не исключено, что в некоторых случаях це лесообразно использовать иные способы классификации.

В деловом секторе распределение пользователей по объему потребляемых услуг представляет практический интерес для администрации предприятий. Оператор связи по лучает плату за эти услуги от одного юридического лица. Иная ситуация характерна для распределения пользователей квартирного сектора по уровню платы за предоставленные телекоммуникационные услуги. Для соответствующих исследований иногда используется не квартильный, а децильный анализ, то есть выделяется не четыре, а десять типичных групп пользователей. Пример распределения платы от пользователей квартирного сектора показан на рисунке 3.4. Гистограмма, приведенная на этом рисунке, заимствована из [9].

Доля счетов за телекоммуникационные услуги 0, 0, 0, 0, 0, Уровень платы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Рисунок 3.4. Распределение счетов за телекоммуникационные услуги Объединив некоторые статистические данные, можно перейти к гистограмме, для которой будет использоваться квартильный анализ. Такая операция полезна для сравнения статистических данных, классифицированных по разным признакам. Более важным – с практической точки зрения – представляется оценка устойчивости полученных данных по мере развития инфокоммуникационной системы. Данный вопрос рассматривается в сле дующем параграфе.

3.2.3. Изменения в типичных группах пользователей В конце XX столетия в нескольких журналах были представлены прогнозы развития мобильной связи в России. Ошибки большинства прогнозов чрезвычайно велики. Уже к 2005 году расхождение с реальной статистикой можно было оценить как десятикратное.

Пессимистические оценки прогнозистов вполне объяснимы. Те тарифы, которые были установлены на услуги мобильной связи, не позволяли надеяться на ощутимый рост коли чества абонентов. Когда тарифы были снижены до приемлемого уровня, начался быстрый рост количества абонентов мобильной связи. Этот процесс сопровождался ростом расхо дов на услуги электросвязи. По данным, приведенным, например, в [10], расходы россиян на услуги электросвязи в 2000 году составляли 1,6% от совокупного дохода, а через пять лет эта величина возросла до 3,4%. В течение двух следующих лет эти расходы оставались неизменными.

Значимость инфокоммуникационных услуг стала существенной. В частности, опрос жителей Великобритании, проведенные в 2008 году, выявил интересные закономерности:

даже в условиях экономического спада 90% респондентов предпочитают от казаться от некоторых товаров и услуг, но не от Internet;

только 3% пользователей Internet готово экономить на доступе во всемирную паутину.

Не исключено, что надежда производителей телекоммуникационного оборудования на появление класса "ненасытных потребителей" становится все ближе к реальности. Дей ствительно, уже в обозримой перспективе ряды пожилых людей пополнят те, кто ныне активно использует персональные компьютеры, всемирную паутину и терминалы мо бильной связи. Следует также учитывать изменения психологического характера, касаю щиеся повышения ценности ряда видов связи для некоторых (в первую очередь – моло дежных) групп пользователей. Это означает, что спектр услуг, за которые готовы платить пользователи, будет постепенно расширяться.

Пока поддержка большого числа услуг остается лишь важным конкурентоспособ ным преимуществом на рынке инфокоммуникационного оборудования. На простой во прос: "Какой из двух мобильных телефонов с разными функциональными возможностями и одинаковой стоимости Вы выберите?" дается, как правило, один ответ. Будет куплен тот терминал, который имеет больше функций. Почти всегда респондент – за исключением значительной части молодых людей – соглашается, что в приобретаемом мобильном те лефоне он не будет пользоваться никакими новыми возможностями.

Изменения в типичных группах пользователей можно рассматривать с двух точек зрения. Во-первых, очень интересны процессы, обусловленные объективными причинами развития общества, научно-техническим прогрессом и сменой поколений. Эти процессы могут быть описаны функциями со сравнительно медленно меняющимся трендом. Им свойственен эволюционный характер. Во-вторых, важны процессы, которые регулируют ся Операторами связи через тарифную политику. Статистические данные свидетельству ют, что существуют пороговые значения тарифов. Дальнейшее снижение тарифов приво дит к быстрым (практически – к революционным) изменениям на инфокоммуникацион ном рынке. Оператор связи, снижая тарифы, должен быть уверен, что эксплуатируемая сеть готова к последующей реакции пользователей.

Аспекты, касающиеся изменений в типичных группах пользователей, – предмет для дополнительного исследования. Оно должно проводиться с использованием тех методов, которые разработаны для решения аналогичных задач в экономике и в психологии. Более того, результаты некоторых исследований экономического и психологического характера могут дать полезную информацию для специалистов в области инфокоммуникационных систем, если ее анализ прямо либо косвенно позволяет решить прогностические задачи, актуальные для планирования сети.

3.2.4. Выбор прогностических кривых Выбор прогностических кривых Fj (t ) из их совокупности, которая приведена в чет вертом Приложении к монографии, осуществляется с учетом поставленной задачи. Для задач планирования сети очень важны долгосрочные прогнозы, на основе которых выби рается оборудование. Очевидно, что в задачах, касающихся коммутируемых сетей, пере менную t можно ограничить сроком службы (lifetime) для систем распределения инфор мации – TLT. В некоторых публикациях величину TLT называют временем жизни (дослов ный перевод термина "lifetime") или жизненным циклом (life cycle).

Акцент на сроке службы подразумевает переосмысление цели прогнозирования. Это, в свою очередь, влечет за собой изменение методики прогнозирования. Выбор значения TLT – не столь сложная задача. Очевидно, что оно должно быть больше периода окупае мости оборудования, но вряд ли превысит 10 – 15 лет с учетом быстрой смены технологий распределения и обработки информации. Выбрав номинал TLT или диапазон наиболее ве роятных изменений, следует оценить значение функции Fj (t ) для t TLT. После этого выбирается вид прогностической кривой Fj (t ) для периода времени t0, TLT. С учетом обозначений, введенных в разделе 2.2, величины TLT и t f эквивалентны. Далее, в основ ном, будет фигурировать величина t f.

Изменение требований к производительности оборудования коммутации показано на рисунке 3.5. Кроме кривой Fj (t ) нарисована также и ступенчатая функция H (t ). Она определяет те величины приращений производительности узла коммутации, которые ха рактерны для выбранного устройства распределения информации. Функции Fj (t ) и H (t ) заданы для отрезка времени t0, t f.

Функции Fj (t) и H(t) max H(t) 2 Fj(t) min Время t0 t1 t2 tf (TLT) Рисунок 3.5. Изменение требований к производительности оборудования коммутации Предположим, что кривая Fj (t ) может быть представлена функцией следующего вида:

a1 b1t, при t0 t t Fj (t ) a2 b2t, при t1 t t2. (3.3) a b t, при t t t 3 3 2 f Вид коммутационного оборудования выбирается так, чтобы в точке t f выполнялось неравенство H (t ) Fj (t ). Чем меньше разница H (t ) Fj (t ), тем удачнее выбор Оператора связи. Для рассматриваемой иллюстрации предполагается, что H (t f ) Fj (t f ).

Оборудование коммутации вводится в эксплуатацию в момент времени t0. Разница H (t0 ) Fj (t0 ) обозначена через 0. Эта величина может быть весьма существенной. К моменту времени t1 необходимо повысить производительность средств коммутации. В точке t1 функция H (t ) увеличивается скачком. Слева – относительно точки t1 – различие между значениями необходимой и потенциально возможной производительностью равно 1. Она не столь велика как 0. Справа от точки t1 разница H (t ) Fj (t ), становится ощу тимой. Аналогичный процесс характерен и для точки t2.

В течение срока службы коммутационного оборудования t0, t f функция H (t ) из меняется от минимума ( min ) к максимуму ( max ). Минимальная величина определяется типом выбранного оборудования, который, в свою очередь, зависит и от оценки H (t f ).

Метод расчета величины H (t f ) приведен в следующем параграфе. Цель этого параграфа заключается в выборе набора функций Fj (t ), корректно описывающих процессы роста производительности на отрезке времени (t0, t f ). Утверждение, что производительность будет неубывающей функцией от времени, не требует доказательств. Необходимо вы брать совокупность функций – M j 1, M, а также подобрать аналитические выраже ния, которые адекватно отражают наиболее вероятные изменения номиналов для требуе мой производительности средств распределения информации.

Обычно функции Fj (t ) выбираются из монотонно возрастающих кривых. Подобные кривые часто используются в прогнозировании. На рисунке 3.6 приведены три примера функций Fj (t ). По оси ординат все кривые определены между минимальным – H min и максимальным – H max значениями, которые приняты идентичными для рассматриваемых функций. По этой причине сравнение функций Fj (t ) между собой по амплитуде нельзя считать корректным. По оси ординат все кривые определены на одном и том же отрезке – t0, t f. Ряд интересных аппроксимаций функций вида Fj (t ) приведен в [11, 12].

Примеры функций Fj (t) Hmax F3(t) F2(t) F1(t) Время Hmin ti t0 tf Рисунок 3.6. Три примера прогностических кривых Следует отметить важную особенность прогнозирования характеристик, подобных производительности. Иногда они оцениваются косвенно – на основе прогнозов, которые были получены для других атрибутов сети. В этом плане интересен анализ показателей, анонсируемых разработчиками маршрутизаторов для оборудования i го типа. Для мак симальных величин пропускной способности – Cmax (i) и производительности – H max (i) с приемлемой точностью можно установить линейную зависимость такого рода:

Cmax (i) i H max (i). (3.4) Коэффициент пропорциональности i зависит от типа оборудования. Сравнивая информацию о величинах Cmax (i) и H max (i), публикуемую разработчиками оборудования коммутации, можно определить среднее значение этого коэффициента – (1) и область изменения i : границы min и max. Такой подход можно считать одним из возможных путей оценки производительности средств коммутации в IP сетях.

Вернемся к выбору вида функций класса Fj (t ). Функция F1 (t ) предполагает, что рост производительности средств коммутации близок к экспоненциальному закону:

F1 (t ) aebt. (3.5) Судя по прогнозам пропускной способности транспортных сетей, рассмотренным во второй главе, экспоненциальный закон может оказаться приемлемой аппроксимацией для оценки пропускной способности средств распределения информации. По крайней мере, для некоторых отрезков времени рост пропускной способности хорошо аппроксимируется экспонентой. Данное утверждение справедливо также и для начального этапа процесса, представленного при помощи функции F2 (t ). На отрезке t0, t f подобные функции сле дует рассматривать как S -образные кривые [13, 14]. В некой точке ti меняется ход кри вой. Типичным примером функции F2 (t ) служит логистическая кривая, для которой спра ведливо такое выражение:

a F2 (t ). (3.6) 1 cebt Функция F3 (t ) используется для формализации процессов с быстрым ростом в тече ние сравнительно короткого периода времени. Затем начинается фаза "насыщения". Про стейшим примером функции F3 (t ) можно считать такую зависимость:

F3 (t ) a b t. (3.7) Параметры a, b и c для рассматриваемых функций обычно определяются методом наименьших квадратов [15]. Для вычисления этих параметров используется доступная статистическая информация и гипотезы, касающиеся поведения функций Fj (t ).

Вид функций Fj (t ) важен для оценки тех моментов времени, когда необходимо производить наращивание производительности средств распределения информации. Два таких момента времени t1 и t2 показаны на рисунке 3.5. В большинстве современных те лекоммуникационных сетей налажена система контроля характеристик, которые связаны с качеством обслуживания трафика. Доступная информация позволяет с высокой (для ре шения практических задач) точностью оценить приближения к моментам времени t1 и t2.

Тогда задачу прогнозирования можно свести к оценке величины H (t f ). Выбор величины t f в качестве граничной точки при решении прогностических задач не влияет на методику оценки производительности для средств распределения информации.

3.2.5. Оценка производительности средств распределения информации В этом параграфе изложены соображения, касающиеся прогноза величины H (t f ). С учетом характера решаемой задачи можно говорить об оценке вида maximum maximorum.

Действительно, для того, чтобы в течение периода времени TLT не потребовалась замена узла коммутации, необходимо определить требования к максимальной величине его про изводительности. В принципе, период времени TLT можно разделить на два (и даже более) отрезка времени. Для каждого такого отрезка времени можно использовать разные типы узлов коммутации. Такое решение также может оказаться экономически выгодным. Ме тод оценки производительности H (t f ) не меняется. Задача заключается только в замене величины t f некой переменной td, для которой справедливо такое условие: t0 td t f.

В качестве прогностической оценки H (t f ) интересна величина производительности для одного ИПС (в технической литературе на английском языке он обозначается как UNI – User Network Interface). Аналогичный подход использован для прогностических оценок пропускной способности транспортной сети – рисунок 2.3 во второй главе монографии.

По оси ординат на этом рисунке указана доля домохозяйств. В той системе понятий, кото рая обычно используется связистами, оценки количества домохозяйств и интерфейсов пользователь-сеть обычно совпадают.

Предположим, что соотношение (3.4) останется справедливым на отрезке времени t0, t f. Далее практический интерес представляет величина коэффициента i в момент времени t f. По всей видимости, изменение значения коэффициента i для разных индек сов i к моменту времени t f не будет существенным. Это утверждение основано на посто янном повышении требований пользователей к качеству обслуживания, что будет стиму лировать разработчиков оборудования к обеспечению общепринятого (к моменту времени t f ) уровня производительности средств коммутации. С учетом изложенных соображений вместо коэффициента i далее будет использоваться величина f.

Для решения прогностических задач целесообразно ввести еще одно допущение.

Оно касается различий длительности задержки IP-пакетов разного приоритета. Подобные различия будут со временем стираться. Такая гипотеза подтверждается статистическими данными об эволюции показателей качества передачи речи. По мере развития ТФОП або ненты стали предъявлять все более жесткие требования к качеству связи. В [16] приведе ны интересные данные, иллюстрирующие эту тенденцию. Одним из способов оценки ка чества передачи речи через ТФОП можно считать определение эквивалентного расстоя ния между разговаривающими людьми. Соответствующая таблица, которая была опубли кована в [16], приведена во второй главе монографии.

Величина, названная "эквивалентным расстоянием", может быть выражена через остаточное затухание [16]. Оно определяется в точках, где подключаются терминалы. Для ТФОП эта точка, как правило, соответствует месту размещения телефонной розетки. В телекоммуникационной сети общего вида речь идет об ИПС, который в рекомендациях МСЭ обозначается символами T или S / T – в зависимости от способа подключения тер минального оборудования.

При прогнозировании вероятных значений H (t f ) следует считать, что большинство пользователей будут выбирать нулевой класс обслуживания [17], который гарантирует минимальное время передачи IP-пакетов между интерфейсами пользователь-сеть. В свою очередь, минимизация времени передачи IP-пакетов обеспечивается повышением уровня производительности средств коммутации. Из теории телетрафика хорошо известно, что минимизация дисперсии времени задержки IP-пакетов может достигаться снижением нагрузки линий передачи и систем коммутации. Этот факт также следует учитывать при оценке величины H (t f ) за счет введения в состав знаменателя формулы (3.4) множителя f – нагрузки узла коммутации. Теперь можно записать следующую формулу для оценки величины H (t f ) :

C (t f ) H (t f ) (3.8).

f f Величина C (t f ) определяет пропускную способность ИПС к моменту времени t f.

Из материалов второй главы монографии следует, что приемлемой оценкой для величины C (t f ) следует считать номинал 100 Мбит/с. Эта величина будет рассматриваться как уро вень пропускной способности в ЧНН.

В электронной версии журнала "Технологии и средства связи" [18] приведены такие данные о средних величинах скорости широкополосного доступа, используемой в конце 2009 года: в США – 2,3 Мбит/с, во Франции – 17 Мбит/с, в Южной Корее – 49 Мбит/с, в Японии – 63 Мбит/с. Разброс оценок весьма существенен, но сведения для Японии и Юж ной Кореи, свидетельствуют, что величину 100 Мбит/с нельзя считать завышенной. Более того, в [19] приведен прогноз компании Infonetics Research, который допускает рост тре бований к скорости обмена информацией через сеть доступа до 1000 Мбит/с. Похожая ве личина указана в отчете [20]. По этой причине для ЧНН целесообразно рассматривать, как минимум, два уровня величины C (t f ) : 100 Мбит/с и 1000 Мбит/с.

3.2.6. Пример разработки прогнозов Соображения, которые были изложены в предыдущих параграфах, целесообразно проиллюстрировать на примере задач, возникающих в процессе модернизации сети до ступа. Обсуждение подобных задач позволяет конкретизировать положения, которые формулируются на основе теоретических конструкций.

Рассмотрим проект, связанный с подключением пользователей на территории новой застройки. Предположим, что заканчивается строительство двух новых зданий. Первое здание – деловой центр, в котором будут размещены три организации с разным уровнем спроса на инфокоммуникационные услуги. Второе здание – жилой дом, в котором можно выделить два типичных вида пользователей, различающиеся уровнем платежеспособного спроса на инфокоммуникационные услуги. Рядом с этими двумя зданиями расположен "старый" жилой дом с восьмьюдесятью квартирами, к которому от распределительного шкафа был проложен кабель, состоящий из ста пар. Рассматриваемая модель показана на рисунке 3.7. Никаких других строений, радикально меняющих состав пользователей или требования к предоставляемым услугам, в обозримой перспективе не ожидается.

Сначала необходимо провести анализ тех исходных данных, которые имеются в рас поряжении прогнозиста. Доступная информация обычно представима следующим набо ром данных:

сведения о потенциальных абонентах, которые, как правило, нельзя считать полными и достоверными;

статистическая информация по аналогичным объектам, которые похожи на прогнозируемые или же идентичны им.

Получение полных и достоверных данных о потенциальных абонентах – редкий слу чай. Анализ ряда выполненных работ показал, что обычно Оператор не предоставляет примерно 20% запрашиваемых данных (часто – самых необходимых). Сопровождение выполненных работ позволяет оценить ошибки в предоставленных статистических мате риалах. Величины этих ошибок зависят, в основном, от способа хранения исходной ин формации. Например, количество междугородных вызовов, которое накапливается в фай лах системы учета трафика в АМТС, можно считать данными с очень высокой достовер ностью. Ошибка в количестве абонентов, обслуживаемых ГТС или СТС, в среднем со ставляет 10%. Эти сведения не всеми Операторами обновляются регулярно. Кроме того, на точность подобных показателей существенно влияют принятые правила подсчета кли ентской базы. Минимальная достоверность свойственна статистическим данным по видам услуг. Типичная величина ошибок для предоставляемых сведений по услугам находится в диапазоне от 10 до 30%.

Абоненты вида I Центр Новый жилой дом эфирного Абоненты вида II телевещания Телефонизированный жилой дом К ШР Многопарный кабель (Резерв: 20 пар) р о с Цепи с Центр звукового проводного вещания Организация I звукового вещания Организация II Новый деловой центр Организация III Рисунок 3.7. Модель модернизируемого фрагмента сети доступа Имеющиеся оценки можно использовать для одного фрагмента модернизируемой сети – телефонизированного дома. Для двух новых зданий, жилого дома и делового цен тра, целесообразно собрать доступные сведения по клиентской базе, анализ которых дол жен быть дополнен статистикой по аналогичным объектам. Для нового жилого дома (для него далее будет использоваться верхний индекс h – первая буква в слове "home") начальная численность абонентов, пользующихся фиксированным доступом в ТФОП – N h (t0 ), может быть рассчитана следующим образом:

N h (t0 ) N Ih (t0 ) N II (t0 ).

h (3.9) В этой формуле нижние индексы " I " и " II " указывают на соответствующий вид абонентов. В следующей формуле индексы " I ", " II " и " III " определяют количество тер миналов, имеющих право выхода в ТФОП, для организаций с тем же номером. Такой под ход допустим в том случае, когда все три организации для телефонной связи устанавли вают УАТС. Для делового центра далее вводится индекс b – первая буква в слове "busi ness". Выражение для подсчета N b (t0 ) можно представить такой суммой:

N b (t0 ) N Ib (t0 ) N II (t0 ) N III (t0 ).

b b (3.10) Оценка слагаемых в формулах (3.9) и (3.10) может осуществляться при проведении маркетинговых исследований [21, 22]. Одна из задач прогнозирования заключается в оценке величин N h (t x ) и N b (t x ). В рассматриваемом примере t x t f. Следует учесть, что вероятные изменения оцениваемых величин связаны с двумя причинами, создающими диаметрально противоположные эффекты:

в ряде квартир требуется организация дополнительной АЛ, а при расширении предприятий может возрастать количество тех абонентов, которым разрешен выход в ТФОП;

в квартирном и деловом секторах происходит постепенное снижение числа абонентов фиксированной ТФОП за счет выбора некоторыми пользователями обслуживания речевого трафика средствами мобильной связи или IP сетью.

Предположим далее, что проведение маркетинговых исследований было признано Оператором нецелесообразным, но имеются весьма достоверные статистические данные, полученные в результате реализации похожих проектов. Эти данные позволяют оценить слагаемые, входящие в формулы (3.9) и (3.10), с приемлемой для практики точностью.

Они приведены в таблице 3.1. Следует подчеркнуть, что каждое слагаемое, в свою оче редь, может быть представлено суммой, определяемой формулой (3.1), или же иным спо собом.

Таблица 3.1. Количество терминалов ТФОП к моменту времени t Новый жилой дом Новый деловой центр Вид I Вид II Организация I Организация II Организация III 30 70 120 200 Получение оценок N h (t ) и N b (t ) для периода прогнозирования от трех до пяти лет также может осуществляться на основе опыта Оператора. Результаты прогнозирования приведены в таблице 3.2. Все величины выбраны произвольно, но с учетом характера из менений спроса абонентов на разные виды инфокоммуникационных услуг.

Таблица 3.2. Оценки количества терминалов ТФОП для краткосрочного прогноза Новый жилой дом Новый деловой центр Вид I Вид II Организация I Организация II Организация III 50 50 150 200 Для абонентов нового жилого дома в следующей таблице приведен пример оценки численности пользователей, различающихся уровнем спроса на инфокоммуникационные услуги. В рассматриваемом примере эти пользователи делятся на три группы, которые учитываются в формуле (3.1). Результаты для начального этапа модернизации сети досту па и к моменту времени t x соответствуют общим тенденциям эволюции клиентской базы.

Они приведены в таблице 3.3.

Таблица 3.3. Оценки количества терминалов ТФОП к моменту времени t x Распределение абонентов нового жилого дома по группам Номер группы N Ih (t0 ) h N Ih (t x ) h N II (t0 ) N II (t x ) Группа 1 15 10 40 Группа 2 10 15 30 Группа 3 5 25 0 Итого: 30 50 70 Теперь можно оценить пропускную способность сети доступа, которая необходима абонентам нового жилого дома. Для этого необходимо знать номиналы пропускной спо собности, которые используются абонентами k ой группы в настоящее время – Ck (t0 ) и будут востребованы к моменту времени t x – Ck (t x ). Предположим, что величины Ck (t0 ) и Ck (t x ) известны из ряда проектов, которые были выбраны в качестве аналогов. Оценки этих величин приведены в таблице 3.4. Допустим, что номиналы Ck (t0 ) и Ck (t x ) идентич ны для абонентов обоих видов.

Таблица 3.4. Оценки пропускной способности к моменту времени t x Номинал Ck (t0 ) Номинал Ck (t x ) Номер группы Группа 1 64 кбит/с 64 кбит/с Группа 2 2 Мбит/с 25 Мбит/с Группа 3 25 Мбит/с 50 Мбит/с Из данных, содержащихся в таблицах 3.3 и 3.4, несложно определить суммарную пропускную способность транспортных ресурсов для абонентов нового жилого дома.

Аналогично могут быть получены оценки для всех групп, пользователей, расположенных на территории модернизируемого фрагмента сети доступа. С этой целью следует оценить значения, приведенные в таблицах 3.3 и 3.4, для телефонизированного жилого дома и но вого делового центра.

Предположим, что для телефонизированного жилого дома нет смысла в делении абонентов на два вида. Такая гипотеза может оказаться справедливой, если уровень спро са на инфокоммуникационные услуги примерно одинаков для всех домохозяйств. Конеч но, допустимы и другие предположения, что не влияет на методологию прогнозирования исследуемых показателей.

В таблице 3.5 приведены гипотетические оценки количества абонентов N p (t0 ) и N p (t x ), а также требуемой пропускной способности Ckp (t0 ) и Ckp (t x ). Индекс p – первая буква в слове "phone", которая подчеркивает тот факт, что дом уже телефонизирован.

Таблица 3.5. Прогностические оценки для телефонизированного дома Данные для абонентов телефонизированного дома Номер группы N p (t x ) Ckp (t0 ) Ckp (t x ) N p (t0 ) Группа 1 64 кбит/с 64 кбит/с 75 Группа 2 2 Мбит/с 2 Мбит/с 5 Группа 3 25 Мбит/с 25 Мбит/с 0 Итого: Данные не определяются 80 Для получения итоговых оценок необходимо знать средние номиналы Ck (t0 ) и Ck (t x ), характерные для одного пользователя в новом деловом центре. Они приведены в таблице 3.6. Предполагается, что услуги для абонентов нового делового центра не будут включать возможности доступа к каналам телевизионного вещания.

Таблица 3.6. Предполагаемые номиналы Ck (t0 ) и Ck (t x ) Номинал Ck (t0 ) Номинал Ck (t x ) Номер группы 1 Мбит/с 1 Мбит/с Организация I 2 Мбит/с 4 Мбит/с Организация II 8 Мбит/с 12 Мбит/с Организация III В таблице 3.7 приведены результаты расчета требуемой пропускной способности для периода времени t0, t x. Следует подчеркнуть, что полученные данные представляют собой усредненные оценки. В каждом конкретном случае, если имеется возможность, це лесообразно проводить маркетинговые исследования.

Таблица 3.7. Итоговые прогностические оценки пропускной способности Пропускная способность Объекты в составе модернизируемой t t0 t tx сети доступа Телефонизированный жилой дом Итого для телефонизированного дома 15 Мбит/с 178 Мбит/с Новый жилой дом 146 Мбит/с 1626 Мбит/с Абоненты вида I 63 Мбит/с 312 Мбит/с Абоненты вида II Итого для нового жилого дома 209 Мбит/с 1938 Мбит/с Новый деловой центр 120 Мбит/с 150 Мбит/с Организация I 400 Мбит/с 800 Мбит/с Организация II 640 Мбит/с 1200 Мбит/с Организация III Итого для нового делового центра 1160 Мбит/с 2150 Мбит/с Суммарная величина для сети доступа 1384 Мбит/с 4266 Мбит/с Судя по результатам вычислений, пропускная способность модернизируемого фраг мента сети доступа возрастет за период времени t0, t x примерно в три раза. Для обоих жилых домов пропускная способность увеличивается практически на порядок. В деловом центре темпы роста скромнее. Пропускная способность даже не удваивается. Такая ситуа ция объясняется отсутствием телевизионного трафика в составе тех услуг, которые вос требованы в деловом секторе.


Для планирования сети доступа может стать полезной оценка транспортных ресур сов, выраженная в количестве трактов STM. Один тракт STM-1 мультиплексирует 63 по тока E1. Каждый поток E1 позволяет обмениваться информацией со скоростью кбит/с [23]. К моменту времени t x для "старого" жилого дома потребуется всего два трак та STM-1. Эта величина получена после округления до целого значения в бльшую сторо ну результата деления требуемой пропускной способности (178 Мбит/с) на суммарную скорость передачи 63 потоков E1. Вследствие округления образуется запас пропускной способности, который может оказаться полезным в том случае, если спрос превысит про гнозируемую величину. Аналогичные вычисления для новых зданий – жилого дома и де лового центра – дают такие оценки: к моменту времени t x потребуется шестнадцать и семнадцать трактов STM-1 соответственно.

Результаты прогноза позволяют сделать ряд важных выводов. Для рассматриваемой задачи целесообразно выделить одно важное положение: не следует ориентироваться на имеющиеся ресурсы – многопарный кабель.

Одно из возможных решений для модернизации рассматриваемого фрагмента сети доступа показано на рисунке 3.8. Оно основано на прокладке кабеля с ОВ между двумя оптическими мультиплексорами ввода/вывода каналов (ОМВК). Первый мультиплексор расположен в кроссе (концентратора или коммутационной станции), а второй – рядом с тремя зданиями, обслуживаемыми сетью доступа. Предполагается, что от второго ОМВК до телефонизированного жилого дома используется эксплуатируемый кабель. К новым зданиям прокладывается кабель с ОВ.

Функции ОМВК заключаются в объединении и разделении цифровых потоков без преобразования оптических сигналов в электрические [24]. Это оборудование кроссовой коммутации обеспечивает эффективное построение транспортных сетей любого уровня иерархии, а также управление их ресурсами.

Система WiMAX Абоненты вида I Новый жилой дом Центр эфирного Абоненты вида II телевещания Кабель с оптическими волокнами Телефонизированный жилой дом К ОМВК ОМВК Многопарный Кабель с оптическими волокнами р кабель о с Цепи с звукового Центр Кабель с оптическими волокнами вещания проводного звукового Организация I вещания Новый деловой Организация II центр Организация III Рисунок 3.8. Пример модернизации фрагмента сети доступа Предположим, что программы телевизионного и звукового вещания в новые здания доставляются по кабелю с ОВ. Для тех пользователей, которые заключили с Оператором соглашения об уровне обслуживания (они известны по уже упоминавшейся аббревиатуре SLA), ресурсы доступа – полностью или частично – дублируются [25]. Выбор пропускной способности при переходе на резерв осуществляется пользователями и Оператором. При выборе этой величины учитываются бизнес-процессы пользователей, а также технические возможности, которыми располагает Оператор. В предложенной модели резервирование обеспечивается системой широкополосного доступа WiMAX [26].

Важный аспект интерпретации результатов прогнозирования – оценка их точности.

Эта оценка выполняется стандартными методами [12, 27, 28]. Некоторые соображения по оценке точности прогнозирования изложены в Приложении 4. Ряд вопросов, касающихся интерпретации результатов прогнозирования, рассматривается в последнем параграфе этого раздела. Он посвящен основным направлениям исследований и разработок, цель ко торых заключается в повышении точности прогнозов.

3.2.7. Повышение точности прогнозов Переход к ССП или же к сети, основанной на иных принципах (нельзя исключать возможность смены парадигмы развития инфокоммуникационной системы, принятой de facto), означает расширение спектра поддерживаемых услуг за счет видов обслуживания, которые подразумевают использование высокоскоростных каналов обмена информацией.

Именно услуги подобного рода определяют пропускную способность транспортной сети.

В этом несложно убедиться на примере телефонизации нового жилого дома, в котором насчитывается тысяча квартир. Допустим, что некоторой доле абонентов – pB интересны широкополосные услуги. Предположим, что все услуги такого рода ориентированы на по лосу пропускания cB. Для телефонной связи используются ОЦК с пропускной способно стью 64 кбит/с (в общем случае – cN ). Обозначим суммарную численность абонентов те лефонной сети, проживающих в новом доме, как K S. Используем такую оценку:

CS KS (cN pBcB ). (3.11) Величину CS можно рассматривать как требуемую скорость передачи той части се ти доступа, которая ограничена территорией дома. Подобные утверждения справедливы при некоторых допущениях, касающихся технологии обмена информацией. Поэтому лучше оперировать словосочетанием "оценка пропускной способности".

Учитывая, что в некоторых квартирах может устанавливаться более одной АЛ [8], примем, что K S 1200. Тогда можно найти численные значения введенной выше оценки CS для разных значений и доли абонентов, заинтересованных в широкополосных услугах ( pB ), и величин пропускной способности ( cB ). Результаты вычислений приведены в таб лице 3.8 как отношение следующего вида:

cN. (3.12) c N p B cB Полученная величина определяет долю транспортных ресурсов, необходимую для обслуживания трафика речи.

Таблица 3.8. Доля транспортных ресурсов, используемая для обслуживания трафика речи cB, Мбит/с pB = pB = pB = pB = pB = pB = 0 2% 4% 6% 8% 10% 2 1,000 0,615 0,444 0,348 0,286 0, 10 1,000 0,242 0,138 0,096 0,074 0, 25 1,000 0,113 0,060 0,041 0,031 0, 50 1,000 0,060 0,031 0,021 0,016 0, 100 1,000 0,031 0,016 0,011 0,008 0, Второй столбец таблицы 3.10 соответствует тому периоду времени, когда спрос на широкополосные услуги отсутствует. Все транспортные ресурсы предназначены только для телефонной связи. Если 10% пользователей (последний столбец таблицы) оплачивают широкополосные услуги, которые обеспечиваются с помощью цифровых каналов с про пускной способностью 2 Мбит/с, то для телефонной связи необходимо примерно четверть транспортных ресурсов. Такая же доля транспортных ресурсов для обслуживания теле фонного трафика выделяется для 2% пользователей широкополосных услуг (третий стол бец таблицы), если они поддерживаются каналами с пропускной способностью 10 Мбит/с.

При использовании более высоких скоростей обмена информацией для введения широко полосных услуг доля транспортных ресурсов, предназначенных для телефонной связи становится незначительной. Рост скорости обмена данными приводит к повышению про изводительности средств коммутации.

Оценки, приведенные в таблице 3.8, свидетельствуют, что объем транспортных ре сурсов будет, в основном, определяться пропускной способностью, которая необходима для поддержки широкополосных услуг. Следовательно, в процессе разработки проектных решений очень важна высокая точность прогнозирования рынка широкополосных услуг.

Часть задач по оценке производительности средств коммутации может успешно ре шаться с помощью известных методов прогнозирования. Для задач некоторых видов необходимо разработать новые методы прогнозирования. Новизна этих методов будет проявляться в следующем:

оригинальный математический аппарат для получения оценок исследуемых процессов;

междисциплинарный подход к прогнозированию.

В 70-х годах XX века российскими специалистами, внесшими значительных вклад в развитие электросвязи и написавшими замечательные книги [2, 3], была высказана инте ресная гипотеза. Ее суть состоит в том, что в перспективе будут разработаны общие мето ды для расчета характеристик качества обслуживания и передачи информации. В сетях, которые основаны на стеке протоколов TCP/IP, зависимость качества передачи речи от задержки пакетов давно стала очевидной. Предвидеть подобное при использовании ис ключительно технологии коммутации каналов – выдающееся достижение.

Попробуем трансформировать упомянутую идею об общности методов предсказа ния на значения дискретного сигнала и величины спроса на инфокоммуникационную услугу. По всей видимости, такой подход соответствует концепции фильтра Калмана [29], но многим специалистам ближе математический аппарат, используемый в теории переда чи сигналов. Следует также отметить, что для оценки дискретных сигналов получен ряд результатов, которые полезны для прогнозирования. Суть подхода к разработке нового метода прогнозирования иллюстрирует рисунок 3.9. На нем показано изменение функции F (t ), характеризующей прогнозируемый процесс.

Изменение функции F(t) -h -h h -h h1 -h h Время t0 t1 t2 t3 t4 t5 t Рисунок 3.9. Пример изменения функции F (t ) Функцию F (t ) можно рассматривать как кривую, отражающую изменение спроса на одну из инфокоммуникационных услуг в конкретные моменты времени t j. Характерным примером процесса, показанного на рисунке 3.9, может служить изменение спроса на услуги персонального радиовызова, которые обычно называли пейджинг (от глагола to page в английском языке – передавать сообщение). Эта же функция похожа на случайный сигнал с приращениями h j, которые могут происходить в моменты времени t j.

Зная значения h0, h1 и h2, можно высказать предположение о следующем измене нии – h3. Если оно ошибочно (например, ожидался дальнейший рост исследуемой функ ции, а произошло ее снижение), то прогноз корректируется. Допустим, что в момент вре мени t3 начался спад функции F (t ). Тогда все значения h j для j 3 становятся отрица тельными. Прогнозированию такого рода присущи элементы адаптации, похожие на свой ства приемника, который обрабатывает случайный сигнал с предсказанием его ожидаемо го значения.


По всей видимости, подобный метод прогнозирования будет весьма эффективен для некоторых приложений. В качестве характерного примера применения методов такого ро да можно назвать краткосрочное прогнозирование спроса на услуги, которые мало похожи на другие виды обслуживания.

Применение междисциплинарных методов прогнозирования можно рассматривать как решение одной и той же задачи разными методами. Простейший пример – история с оценками численности абонентов сотовых сетей, которые независимо проводились раз ными методами Операторами мобильной связи и "Аналитическим Центром Юрия Лева ды" [30]. Различие полученных результатов позволяет уточнить важные положения разви тия рынка мобильной связи.

Междисциплинарный подход может стать весьма продуктивным для повышения точности прогнозов при анализе процессов, обычно выпадающих из поля зрения связи стов. Очень важен анализ современных градостроительных тенденций, процессов рассе ления коммунальных квартир, изменений условий жизни в сельской местности. Более простой пример можно привести для модели, показанной на рисунке 3.8. В частности, не которые компании меняют офисы. Возможно, через несколько лет вместо трех организа ций в новом деловом центре будет находиться одна компания с весьма специфическими требованиями к перечню инфокоммуникационных услуг. Не исключена иная ситуация: в деловом центре будет размещаться десять небольших компаний. Их требования к услугам связи предсказать невозможно.

Платежеспособный спрос на инфокоммуникационные услуги в значительной мере определяется финансовыми ресурсами. Это утверждение известно с 1963 года, в котором А. Джипп опубликовал статью "Благосостояние нации и телефонная плотность". В этой работе была доказана зависимость между телефонной плотностью и ВВП, приходящимся на душу населения. Характер спроса на инфокоммуникационные услуги существенно за висит от неравномерности доходов. Соответствующие вопросы исследованы в ряде работ профессора Л.Е. Варакина [7, 31]. Результаты, изложенных в этих монографиях, помогут повысить точность некоторых прогнозов. Ряд дополнительных соображений об использо вании результатов А. Джиппа с учетом современных процессов развития системы элек тросвязи можно найти в Приложении 4.

Очень перспективным представляется исследование цикличности в развитии рынка инфокоммуникационных услуг. Не исключено, что идеи выдающихся российских ученых Н.Д. Кондратьева и А.В. Чаянова [7, 32] применимы для отрасли "Связь" [33]. После вы явления таких циклов (аналогов "длинных волн" Н.Д. Кондратьева) ошибки прогнозиро вания можно будет свести к тому минимуму, который приемлем для решения большин ства практически важных задач.

Прогрессом мы обязаны людям, которые придерживаются непопулярных взглядов.

(Э.Стивенсон) 3.3. Сценарии развития коммутируемых сетей 3.3.1. Классификация сценариев развития коммутируемых сетей Сценарии дальнейшего развития коммутируемых сетей можно классифицировать разными способами [34]. В значительной мере эти сценарии определяются стратегией мо дернизации инфокоммуникационной системы, которая выбрана Оператором связи. По этой причине сначала следует выделить основные стратегии, которые будут определять эволюцию инфокоммуникационной системы в целом. На рисунке 3.10 приведены четыре типичные стратегии, различающиеся основными системными решениями.

Первая стратегия подразумевает построение выделенной сети для поддержки услуг ССП. Выделенные сети в англоязычной технической литературе известны по термину "dedicated network". Этот подход напоминает практику построения цифровых сетей на ос нове технологии "коммутация каналов" в 90-х годах прошлого века. Выделенные сети бы ли ориентированы на обслуживание малочисленной группы абонентов, согласных опла чивать современные инфокоммуникационные услуги по высоким тарифам, обычно пре восходящим общемировой уровень. Построение сетей такого рода было оправданным ша гом, так как существовавшая в СССР система электросвязи не могла обеспечить резко возросший спрос на новые виды инфокоммуникационных услуг. С другой стороны, со здание выделенных сетей всегда активизирует механизмы bypass [24, 35]. В результате, как правило, начинается стагнация сетей общего пользования. По этой причине в тексте Генерального соглашения по торговле услугами (General Agreement on Trade in Services – GATS) обращается особое внимание на необходимость государственного управления ме ханизмами bypass.

Стратегии эволюции инфокоммуникационной системы Выделенная сеть Наложенная сеть Прагматический Без перехода к ССП ССП подход ССП Рисунок 3.10. Классификация стратегий эволюции инфокоммуникационной системы В настоящее время нет серьезных объективных причин для построения ССП в виде выделенной сети, предназначенной для небольшой группы пользователей. Тем не менее, если Операторы ТФОП в течение нескольких ближайших лет не начнут формирование ССП, то создание выделенных сетей станет единственным средством поддержки ряда но вых видов обслуживания. В этом случае построением ССП займутся другие Операторы связи.

Вторая и третья стратегии основаны на построении сети ССП общего пользования.

Принципы реализации наложенной сети ССП и прагматического подхода изложены в Приложении 5. В настоящее время именно эти две стратегии представляются самыми пер спективными с точки зрения долгосрочных планов развития инфокоммуникационной си стемы. Сценарии развития коммутируемых сетей, которые рассматриваются ниже, дета лизируют идеи наложенной сети ССП и прагматического подхода. Тем не менее, ряд сце нариев развития коммутируемых сетей может оказаться полезным и при выборе других стратегий развития инфокоммуникационной системы.

Четвертая стратегия развития инфокоммуникационной системы не предусматривает переход к ССП. Не следует считать такой выбор Оператора ТФОП ошибочным. В ряде случаев подобное решение может оказаться вполне естественным на некотором отрезке времени.

Для реализации каждой стратегии эволюции инфокоммуникационной системы, как правило, можно разработать несколько сценариев. В этом разделе будут рассматриваться только сценарии развития коммутируемых сетей. Более того, при анализе этих сценариев учитывается, что основная цель излагаемых соображений – решение задач планирования сети. Это предопределяет принципы классификации рассматриваемых сценариев.

Предлагаемая классификация приведена на рисунке 3.11. Она основана на трех клас сификационных признаках – таксонах [34]. В качестве первого таксона фигурирует стра тегия модернизации инфокоммуникационной системы. Стратегия часто существенно вли яет на характер сценария развития коммутируемых сетей. Второй таксон связан со струк турой сети. Основное внимание при выборе структуры сети, как и во второй главе, будет уделяться абонентскому доступу. Технологии, используемые для построения ССП, отно сятся к третьему таксону. В данном случае технологии тесно связаны с видами оборудо вания, которое может быть использовано для построения ССП.

Сценарии развития коммутируемых сетей Стратегии Структуры Технологии Сценарии, Сценарии без Сценарии с одним ориентированные на изменения структуры способом стратегию сети коммутации Сценарии, Сценарии с Сценарии с учетом инвариантные к изменением новых технологий стратегии структуры сети Сценарии с Сценарии, адаптируемой адаптируемые к структурой сети технологиям Рисунок 3.11. Классификация сценариев развития коммутируемых сетей Стратегия развития инфокоммуникационной системы, выбранная Оператором связи, предопределяет набор сценариев, которые могут рассматриваться в качестве возможных решений. Существуют сценарии, которые ориентированы на конкретную стратегию. Они не могут быть реализованы при выборе другой стратегии. Самый простой пример такого сценария – использование новых станций с коммутацией каналов. Подобное решение вы глядит логичным для стратегии, которая названа на рисунке 3.10 "Без перехода к ССП".

Оно не годится для любой другой стратегии развития инфокоммуникационной системы.

Значительная часть сценариев эволюции коммутируемых сетей инвариантна к выбранной стратегии.

Структура коммутируемой сети в процессе модернизации инфокоммуникационной системы может не меняться. Такое решение будет самым простым с точки зрения задач, которые решаются при планировании сети, но, как правило, не самым удачным по сооб ражениям технико-экономического характера. Обычно экономически эффективны те сце нарии, которые подразумевают изменение структуры эксплуатируемой сети [25, 36]. Ра циональный выбор новой структуры коммутируемой сети возможен в том случае, если разработана соответствующая методика. Основные аспекты разработки такой методики изложены в параграфе 3.3.2.

Сценарии с адаптируемой структурой сети основаны на поиске так называемого "устойчивого развития". Данный термин чаще используется в экономике [37] и в экологии [38]. Сценарии с адаптируемой структурой коммутируемой сети отличаются результатами анализа на чувствительность [39]. В некоторых случаях инвестиции в модернизацию ком мутируемой сети в наиболее вероятном диапазоне изменения ключевых параметров ин фокоммуникационной системы меняются несущественно. Соответствующим сценариям свойственно "устойчивое развитие".

Классификация сценариев развития коммутируемой сети с технологической точки зрения основана на выделении способа распределения информации. Сценарии, которые используют один способ распределения информации, подразумевают превентивный вы бор вида коммутации – либо каналов, либо пакетов. Такое решение применяется для по строения ССП, так как способ распределения информации для коммутируемой сети этого вида уже выбран.

Некоторые специалисты не исключают возможность появления новой технологии распределения информации. Возможно, что она будет более всего похожа на технологию "коммутация каналов" [40]. Учитывая это обстоятельство, целесообразно выбирать такие сценарии, которые учитывают возможность появления новых способов распределения информации. Лучше всего, постараться найти сценарии, адаптируемые к технологиям.

Следует учитывать, что подобный подход ограничивает количество возможных решений.

Кроме того, попытка заранее учесть возможные технологические изменения обычно ведет к росту начальных инвестиций.

В качестве рационального системного решения следует выбрать сценарий развития гипотетической коммутируемой сети, который отвечает трем условиям. Во-первых, он инвариантен к стратегии модернизации инфокоммуникационной системы. Во-вторых, подразумевает выбор такой структуры, которая адаптируется к изменению требований к коммутируемой сети. В-третьих, он учитывает возможность появления новых способов распределения информации.

3.3.2. Выбор структуры коммутируемой сети Классический подход к выбору структуры коммутируемой сети заключается в поис ке экстремума целевой функции F ( x1, x2,..., xk ), который определяет важнейший из эко номических показателей. Если таким показателем становится доход Оператора, то необ ходимо найти максимум целевой функции. Чаще выбирается показатель, напрямую свя занный с капитальными или приведенными затратами. Тогда требуется определить мини мум целевой функции.

Существенная часть переменных xi, называемых параметрами оптимизации [41], обычно характеризует требования, которым должна отвечать планируемая сеть. Для большинства практических задач удается записать равенства или неравенства такого вида:

xi xi 0, xi xi 0, xi xi 0. (3.13) Величина xi 0 определяет нормированное значение i го показателя. Допустим, что в качестве первого показателя фигурирует допустимая вероятность отказа в установлении соединения. Пусть xi1 0,02. Тогда величина производительности всех узлов коммутации в эксплуатируемой коммутируемой сети должна быть рассчитана так, чтобы соблюдалось условие: x1 0,02.

При разработке плана модернизации коммутируемой сети один из параметров опти мизации – x j обычно удается выразить через остальные, количество которых составляет k 1. Тогда k 1 параметров оптимизации исключаются из целевой функции [41]. Задача оптимизации сводится к поиску экстремального значения скалярной функции – f ( x j ) с областью определения – D( f ).

Для задач планирования коммутируемой сети D( f ) является подмножеством поло жительных действительных чисел –. Функция f ( x j ), как правило, напрямую связана с затратами на построение сети. Тогда задача проектировщика заключается в нахождении наименьшего значения функции f ( x j ) :

f ( x j ) min, x j D( f ). (3.14) Для сетей доступа поиск минимального значения функции вида f ( x j ) может быть сведен к нахождению количества выносных модулей – n в границах пристанционного участка. Это означает, что решение следует искать среди элементов множества целых чи сел –. В этом случае выражение (3.14) целесообразно представить в такой редакции:

f (n) min, n D( f ). (3.15) Не исключено, что для исследуемой функции на множестве D( f ) не существует наименьшего значения. В этом случае следует найти точную нижнюю границу функции f ( x j ). Формулировка (3.14) приобретает следующий вид [41]:

f ( x j ) inf, x j D( f ). (3.16) Примеры оптимизационных задач часто связаны с унимодальными функциями. Если такая функция определена на интервале [a, b], то можно найти точку z. Для этой точки справедливы такие особенности: на отрезке [a, z ) функция f ( x j ) убывает, а на отрезке ( z, b] – возрастает. Пример такой унимодальной функции f ( x j ) приведен в левой части рисунка 3.12. В правой части этого же рисунка показано поведение функции вида f ( x j ), которое характерно для многих задач планирования коммутируемых сетей. Важная осо бенность функции f ( x j ) заключается в том, что существует некий интервал ( z1, z2 ), в границах которого наблюдается искомый минимум.

f(xj) f(xj) xj xj a b a b z z1 z б) Пример функции f(xj), типичной а) Пример унимодальной функции с для задач планирования сети минимальным значением в точке z Рисунок 3.12. Два примера функции f ( x j ) Для нахождения минимума функции, показанной в левой части рисунка 3.12, можно использовать известный метод, который основан на анализе значений производных от f ( x j ). Подобный подход не годится для ступенчатых функций, пример которых приведен в правой части рисунка 3.12. Для нахождения интервала ( z1, z2 ) можно использовать ме тоды прямого поиска [41]. Аппроксимация ступенчатой функции унимодальной кривой может привести к искажению функции f ( x j ). В частности, отрезки, обозначенные на ри сунке 3.12 буквами и, обычно выпадают из поля зрения исследователя. Более того, точка z может оказаться вне интервала ( z1, z2 ), если аппроксимирующая кривая выбрана без учета специфических особенностей исследуемого объекта. Для повышения точности поиска оптимального решения целесообразно использовать ступенчатые функции. Это возможно при совпадении двух условий:

ступенчатая функция лучше отражает характер поведения зависимости f ( x j ) в области изменений аргумента, представляющей практический интерес;

над этими функциями возможны все те математические операции, которые предусмотрены методами планирования сетей.

Подобные соображения отражают методологический подход к выбору структуры коммутируемой сети. Для перевода соответствующих экономико-математических методов в практическую плоскость следует подробно проанализировать принципы разработки ма тематических моделей коммутируемой сети на всех уровнях ее иерархии. С учетом по строения национальной инфокоммуникационной системы целесообразно выделить три иерархических уровня: междугородный, внутризоновый и местный. В составе последнего следует отдельно рассматривать уровень доступа, что обусловлено возрастающей ролью этого компонента инфокоммуникационной системы и значительными затратами на его модернизацию [42].

Основные задачи выбора структуры междугородной коммутируемой сети можно сформулировать в процессе анализа ее фрагмента, который показан на рисунке 3.13. Эта модель основана на фрагменте транспортной сети, который приведен во второй главе мо нографии на рисунке 2.57. Для рассматриваемой модели предполагается, что в качестве узлов распределения информации используются магистральные коммутаторы (МК).

МК (III) (2) МК МК (I) (I) (1) (2) (II) МК МК5 (5) (6) (I) (I) (I) МК (I) (I) МК (2) (I) (II) (2) (II) (III) МК8 (I) (I) (1) МК (III) (III) (2) МК (3) МК МК (2) (2) Рисунок 3.13. Модель фрагмента междугородной коммутируемой сети Обычно МК и СУ с идентичными номерами размещаются на одной площадке. Для каждого МК в скобках указано количество линий, инцидентных СУ с тем же номером.

Соответствующая цифра определяет надежность транспортной сети и, следовательно, ин фокоммуникационной системы в целом.

Структура коммутируемой сети образуется за счет установления полупостоянных кроссовых соединениях в СУ. Римская цифра определяет количество линий передачи, об разующих междугородный тракт между двумя смежными МК. Например, СУ8 (он пока зан на рисунке 2.57) включен в транспортную сеть одной линией передачи. За счет полу постоянных соединений в СУ4, СУ5, СУ6 и СУ10 организуются три прямых междугород ных тракта от МК8 к МК4, МК5 и МК10.

Места размещения МК известны. Они находятся в центрах субъектов Федерации. В ряде случаев оборудование МК размещается и в других городах, которые также известны.

Таким образом, в качестве модели междугородной коммутируемой сети можно выбрать граф, в котором точно определены координаты размещения всех вершин. Более того, структура связи вершин (расположение ребер) к моменту разработки системного проекта уже создана. Не столь важно, была ли оптимальна структура связи вершин исследуемого графа. Извлекать ребра (демонтировать линии передачи) нет никакого смысла. Скорее всего, задачу модернизации междугородной коммутируемой сети следует рассматривать как введение новых ребер для обеспечения требований инфокоммуникационной системы в части надежности и живучести междугородной сети [43]. С точки зрения теории графов речь идет о задаче эффективного введения новых ребер. Эффективность, в данном случае, напрямую связана с выполнением условия (2.44).

Это условие можно рассматривать как требование топологического характера. С другой стороны, для каждой линии передачи транспортной сети необходимо определить пропускную способность. Такая задача может быть решена только на основе требований коммутируемых сетей. Чтобы сформулировать эти требования, необходимо решить, по крайней мере, две задачи:

расчет исходящего – Yi исх (t ), входящего – Yi вх (t ) и внутризонового – Yi вз (t ) трафика для каждого i го МК;

оценка трафика между каждой парой МК – Yij (t ), учитывая также ту его часть, которая определяется требованиями внутризоновой связи – Yii (t ).

Следует отметить, что Yii (t ) Yi вз (t). Значение t зависит от того периода времени, на который решаются задачи планирования коммутируемой сети. Идеальный случай: t t f.

Достоверность долгосрочного прогноза, как правило, очень мала. По этой причине изме нения величины t обычно лежат в диапазоне от трех до пяти лет.

Целесообразность ограничения периода прогнозирования обусловлена еще одним важным обстоятельством. Величины Yi исх (t ), Yi вх (t ) и Yi вз (t ) – для мультисервисной сети – следует рассматривать как вектора, чтобы отразить особенности изменения разных видов трафика и характера его распределения, который определяет матрицу Yij (t ). Очевидно, что каждый элемент матрицы Yij (t ), если его измерять количеством IP-пакетов, можно представить в виде такой суммы:

Yij (t ) Yijs (t ) Yijd (t ) Yijv (t ) ij (t ). (3.17) Верхние индексы указывают на вид трафика: речь (s – speech), данные (d – data) и видео (v – video). Последнее слагаемое определяет все остальные виды трафика, которые обслуживаются коммутируемой сетью.



Pages:   || 2 | 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.